Inteligência artificial e estimulação cerebral ajudam pacientes com Parkinson a caminhar melhor

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Pesquisadores da Universidade da Califórnia em São Francisco (UCSF), nos Estados Unidos, desenvolveram uma nova abordagem para melhorar a caminhada de pacientes com Parkinson, ao combinar estimulação cerebral profunda com algoritmos de inteligência artificial. A técnica permite ajustes personalizados no tratamento com base na atividade neural de cada paciente, melhorando a marcha sem agravar outros sintomas da doença. Via Metrópoles

A marcha parkinsoniana — marcada por passos curtos, lentidão e instabilidade — é um dos sintomas mais incapacitantes da doença. Para avaliar os efeitos dos estímulos, os cientistas criaram um índice de desempenho baseado em métricas como comprimento do passo, movimento dos braços e estabilidade. Durante os testes, três voluntários caminharam por um circuito enquanto os dispositivos implantados no cérebro ajustavam os estímulos em tempo real.

Os melhores resultados ocorreram quando houve redução da atividade beta no globo pálido, região cerebral relacionada ao controle motor. Isso permitiu prever, com auxílio do aprendizado de máquina, quais configurações de estímulo trariam mais benefícios para a marcha dos pacientes, evitando ajustes ineficazes. Segundo os pesquisadores, a ausência de métricas padronizadas era uma das barreiras para melhorar esse tipo de tratamento.

Publicado na revista NPJ Parkinson’s Disease, o estudo abre caminho para um tratamento mais individualizado e eficaz. A próxima etapa da pesquisa será integrar o índice de desempenho aos sistemas de programação dos dispositivos de estimulação, ampliando os testes para diferentes fases da doença. Para os autores, a tecnologia representa um avanço concreto na personalização do cuidado neurológico.